pandas的DataFrame的创建、增删改

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pandas的DataFrame的创建和增删改

1. import pandas as pd
   
2. import time
   
3. 
   
4. idx = [1,2,3,5,6,7,9,4,8]
   
5. name = ["apple","pearl","orange", "apple","orange","orange","apple","pearl","orange"]
   
6. price = [5.20,3.50,7.30,5.00,7.50,7.30,5.20,3.70,7.30]
   
7. N = 1  # 数据越大，内存差距越大
   
8. df = pd.DataFrame({ "fruit": name*N , "price" : price*N}, index = idx*N)
   
9. print (df,"\n")
   
10. print ('memory_usage',df.memory_usage(),"\n")
    
11. print (df.dtypes)
    
12. print ("*" * 20)
    
13. df['fruit'] = df['fruit'].astype('category')
    
14. # 将fruit列由Series改为了category类型,通过codes和categories组合出fruit的values
    
15. # 第二种创建方法：
    
16. # cat = pd.categorial(name)
    
17. # df['fruit'] = cat
    
18. print (df)
    
19. print ('memory_usage',df.memory_usage(),"\n")
    
20. print (df.dtypes)
    
21. print('fruit.values:',df.fruit.values)
    
22. print('fruit.values.codes:',df.fruit.values.codes)
    
23. print('fruit.values.categories:',df.fruit.values.categories)
    
24. # categories数据的修改
    
25. df.fruit.values.categories = ["Pearl", "Orange", "Apple"]
    
26. df.fruit.values.rename_categories(["Apple", "Orange", "Pearl"],inplace = True)
    
27. # categories数据的增加
    
28. df_new = pd.DataFrame({"fruit":["watermelon"] * 3,
    
29.                        "price":[2.75, 2.60, 2.55]},
    
30.                        index = [11, 12, 13])
    
31. df.fruit.values.add_categories("watermelon", inplace = True)
    
32. df = df.append(df_new)
    
33. # 这里需要注意的是add_categories函数需要在插入数据之前调用，
    
34. # 否则数据增加进去了但是codes并未更新都是-1。
    
35. # 下面是删除categories
    
36. df = df[df.fruit != "apple"]  # 利用布尔选择删除了所有的"apple"的记录
    
37. df.fruit.values.remove_categories("apple", inplace = True)
    
38. # 删除了df的fruit这个categorical data的categories里的种类"apple"，如果注释掉此语句，codes则还是用原categories进行编码。
    
39. df.fruit.cat.remove_unused_categories(inplace = True)  # 删除未使用的categories
    
40. print('总的数据个数：',df.fruit.count())
    
41. print('categories分别出现的次数：',df.fruit.value_counts())

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